---
title: "Estado del COVID-19 en Costa Rica (Daniel Ulloa y María José Calvo)"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    social: menu
    source_code: embed
    vertical_layout: fill    
---

```{r setup, include=FALSE}

#-------------------- Paquetes --------------------

library(flexdashboard)
library(plotly)
library(dplyr)
library(tidyr)
library(sf)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(tidyverse)

#-------------------- Colores ---------------------

color_positivos <- 'royalblue'
color_activos <- 'red'
color_recuperados <- 'green'
color_fallecidos <- 'purple'

color_nuevos_positivos <- 'pink'

color_hospitalizados <- 'pink'
color_salon <- 'pink'
color_uci <- 'pink'

#--------------------- Íconos ---------------------

icono_positivos <- 'fas fa-chart-line'
icono_activos <- 'fas fa-bolt'
icono_recuperados <- 'fas fa-band-aid'
icono_fallecidos <- 'fas fa-times'

icono_nuevos_positivos <- 'fas fa-angle-double-right'

icono_hospitalizados <- 'fas fa-hospital'
icono_salon <- 'fas fa-procedures'
icono_uci <- 'fas fa-first-aid'

#--------------- Otros parámetros -----------------

# Separador para lectura de datos CSV
caracter_separador <- ','
```


```{r, include=FALSE}
#--------------- Archivos de datos ----------------

archivo_general_pais <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_GENERAL.csv'

archivo_positivos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_POSITIVOS.csv'
archivo_activos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_ACTIVOS.csv'
archivo_recuperados_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_RECUP.csv'
archivo_fallecidos_cantones <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_FALLECIDOS.csv'
```

```{r, include=FALSE}
#---------------------- Datos ---------------------

# Data frame de datos generales por país
df_general_pais <- read.csv(archivo_general_pais, sep = caracter_separador)
df_general_pais$FECHA <- as.Date(df_general_pais$FECHA, "%d/%m/%Y")

# Data frame de datos generales por país en la última fecha
df_general_pais_ultima_fecha <- 
  df_general_pais %>%
  filter(FECHA == max(FECHA, na.rm = TRUE))

# Data frame de casos positivos por cantón
df_positivos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_positivos_cantones, sep = caracter_separador)
df_positivos_cantones <-
  df_positivos_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "positivos")
df_positivos_cantones$fecha <- as.Date(df_positivos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")

# Data frame de casos positivos por cantón en la última fecha
df_positivos_cantones_ultima_fecha <- 
  df_positivos_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, positivos)

# Data frame de casos activos por cantón
df_activos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_activos_cantones, sep = caracter_separador)
df_activos_cantones <-
  df_activos_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "activos")
df_activos_cantones$fecha <- as.Date(df_activos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")

# Data frame de casos activos por cantón en la última fecha
df_activos_cantones_ultima_fecha <- 
  df_activos_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, activos)

# Data frame de casos recuperados por cantón
df_recuperados_cantones_ancho <- read.csv(archivo_recuperados_cantones, sep = caracter_separador)
df_recuperados_cantones <-
  df_recuperados_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "RECUPERADOS")
df_recuperados_cantones$fecha <- as.Date(df_recuperados_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")

# Data frame de casos recuperados por cantón en la última fecha
df_recuperados_cantones_ultima_fecha <- 
  df_recuperados_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, RECUPERADOS)

# Data frame de casos fallecidos por cantón
df_fallecidos_cantones_ancho <- read.csv(archivo_fallecidos_cantones, sep = caracter_separador)
df_fallecidos_cantones <-
  df_fallecidos_cantones_ancho %>%
  pivot_longer(cols = c(-cod_provin, -provincia, -cod_canton, -canton), names_to = "fecha", values_to = "fallecidos")
df_fallecidos_cantones$fecha <- as.Date(df_fallecidos_cantones$fecha, "X%d.%m.%Y")

# Data frame de casos fallecidos por cantón en la última fecha
df_fallecidos_cantones_ultima_fecha <- 
  df_fallecidos_cantones %>%
  filter(fecha == max(fecha, na.rm = TRUE)) %>%
  select(cod_canton, fallecidos)

# Objeto sf de cantones
sf_cantones <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_cantonal_ign_wgs84.geojson')

# Objeto sf de casos positivos en cantones en la última fecha
sf_positivos_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_positivos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(positivos))

# Objeto sf de casos activos en cantones en la última fecha
sf_activos_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_activos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(activos))

# Objeto sf de casos recuperados en cantones en la última fecha
sf_recuperados_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_recuperados_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(RECUPERADOS))

# Objeto sf de casos recuperados en cantones en la última fecha
sf_fallecidos_cantones_ultima_fecha <-
  left_join(sf_cantones, df_fallecidos_cantones_ultima_fecha, by = c('cod_canton')) %>%
  arrange(desc(fallecidos))
```

```{r, include=FALSE}
#---------------------- Datos de distritos ---------------------
archivo_general_distritos <- 'https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/covid19/ms/11_17_CSV_DISTRITOS.csv'
# Carga del archivo CSV en un data frame
df_general_distritos_sucio <- read.csv(archivo_general_distritos)
# Eliminación de filas y columnas que corresponden a encabezados, totales, etc.
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_sucio[-c(1:7), -c(1, 2, 4)]
# Cambio de nombre de las columnas
df_general_distritos_ultima_fecha <- 
  df_general_distritos_ultima_fecha %>%
  rename(provincia = X.2,
         canton = X.4,
         distrito = X.5,
         positivos = X.6,
         recuperados = X.7,
         fallecidos = X.8,
         activos = X.9
  ) %>%  
  mutate_all(funs(sub("^\\s*$", NA, .))) %>% # Se llenan con NA las celdas con espacios vacíos
  mutate(distrito = if_else(distrito == "El Carmen", "Carmen", distrito)) %>%
  mutate(distrito = if_else(distrito == "Valle de La Estrella", "Valle La Estrella", distrito)) %>%
  mutate(distrito = if_else(distrito == "La Amistad", "La  Amistad", distrito)) %>%
  fill(c(1,2)) # Se rellenan "hacia abajo" las columnas de provincia y cantón con valor NA
# Borrado de las filas con valor de NA o de "Sin información de distrito" en la columna de distrito
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_ultima_fecha[!is.na(df_general_distritos_ultima_fecha$distrito), ]
df_general_distritos_ultima_fecha <- df_general_distritos_ultima_fecha[df_general_distritos_ultima_fecha$distrito != 'Sin información de distrito', ]
# Conversión a integer de los tipos de datos de las columnas con cifras
df_general_distritos_ultima_fecha$positivos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$positivos)
df_general_distritos_ultima_fecha$recuperados <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$recuperados)
df_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos)
df_general_distritos_ultima_fecha$activos <- as.integer(df_general_distritos_ultima_fecha$activos)
# Objeto sf de distritos
# Capa simplificada
 sf_distritos <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_limite_distrital_ign_wgs84.geojson')
# Capa detallada
#sf_distritos <- st_read('https://raw.githubusercontent.com/pf0953-programaciongeoespacialr-2020/datos/master/delimitacion-territorial-administrativa/cr/ign/cr_distritos_ign_wgs84.geojson')
# Objeto sf de casos positivos en distritos en la última fecha
sf_general_distritos_ultima_fecha <-
  left_join(sf_distritos, df_general_distritos_ultima_fecha, by = c('provincia', 'canton', 'distrito'))
```

Resumen
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos positivos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$positivos, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos positivos", 
         icon = icono_positivos, 
         color = color_positivos
)
```

### Casos activos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$activos, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$activos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos activos",
         icon = icono_activos, 
         color = color_activos
)
```

### Casos recuperados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos recuperados",
         icon = icono_recuperados, 
         color = color_recuperados
)
```

### Casos fallecidos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos / df_general_pais_ultima_fecha$positivos, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Total de casos fallecidos",
         icon = icono_fallecidos, 
         color = color_fallecidos
)
```

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Hospitalizados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$hospital, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de hospitalizados", 
         icon = icono_hospitalizados,
         color = color_hospitalizados
)
```

### En salón {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$salon, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$salon / df_general_pais_ultima_fecha$hospital, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Hospitalizados en salón",
         icon = icono_salon, 
         color = color_salon
)
```

### En UCI {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$UCI, big.mark = ","), " (",
                       round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$UCI / df_general_pais_ultima_fecha$hospital, 1), 
                       "%)", sep = ""), 
         caption = "Hospitalizados en UCI",
         icon = icono_uci, 
         color = color_uci
)
```

### Porcentaje de casos en unidad de cuidados intensivos con respecto a una capacidad máxima de 359 espacios disponibles
```{r}
manometro_UCI <- round(100 * df_general_pais_ultima_fecha$UCI / 359, 1)
gauge(manometro_UCI, min = 0, max = 100, gaugeSectors(
  success = c(0, 50), warning = c(51, 80), danger = c(81, 100)
))
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Tabla de cantidades de casos en distritos
```{r}
st_drop_geometry(sf_general_distritos_ultima_fecha) %>% 
  select(Provincia = provincia, Canton = canton, Distrito = distrito, Positivos = positivos, Activos = activos, Recuperados = recuperados, Fallecidos = fallecidos) %>%
  DT::datatable(rownames = FALSE,
                options = list(searchHighlight = TRUE, 
                               language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
                               )
  )
```

Casos positivos
=======================================================================
Row {data-height=1}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos: `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA`**
Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos positivos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$positivos, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos positivos", 
         icon = icono_positivos, 
         color = color_positivos
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa de casos positivos en distritos
```{r}
binsP <- c(0, 50, 100, 500, 1000, 5000, Inf)
paleta_azul <- colorBin(palette = "Blues", 
                        domain = sf_general_distritos_ultima_fecha$positivos,
                        bins = binsP
               )

leaflet_cantones <- leaflet(sf_general_distritos_ultima_fecha) %>% 
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(fillColor = ~paleta_azul(positivos), stroke=T, fillOpacity = 1,
              color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
              group = "Distritos",
              popup = paste("Provincia: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$provincia, "
",
                            "Cantón: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$canton, "
",
                            "Distrito: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$distrito, "
",
                            "Positivos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$positivos
                            
                            )
  ) %>%
  addLegend("bottomright", pal = paleta_azul, values = ~positivos,
    title = "Casos positivos",
    opacity = 1
  ) %>%  
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OpenStreetMap"),
    overlayGroups = c("Distritos"),
    options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)    
  ) %>% 
  addScaleBar() %>% 
  addMiniMap(
    toggleDisplay = TRUE,
    position = "bottomleft",
    tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
  )

# Despliegue del mapa
leaflet_cantones
```

### Gráfico de porcentaje de casos positivos por distrito
```{r}

library(janitor)
top10 = df_general_distritos_ultima_fecha%>%
top_n(n = 10, wt = positivos)
  
top10ytotal = df_general_distritos_ultima_fecha%>%
top_n(n = 10, wt = positivos)%>%
adorn_totals("row")

Totaltotal = df_general_distritos_ultima_fecha%>%
adorn_totals("row")

Totaltotal= rbind(Totaltotal,top10ytotal[11,])

df = Totaltotal[488:489,]
otros = df[1,4:7] - df[2,4:7]
vec1= c("Otros")
otros$distrito <- vec1
otros$canton <- vec1
otros$provincia<- vec1
top10masotros=rbind(top10, otros[1,])

fig <- plot_ly(top10masotros, labels = top10masotros$distrito, values = top10masotros$positivos, type = 'pie')
fig <- fig %>% layout(title = 'Porcentaje de casos positivos por distrito',
         xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))

fig

```


Casos activos
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos activos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$activos, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos activos", 
         icon = icono_activos, 
         color = color_activos
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa de casos activos en distritos
```{r}
binsA <- c(0, 25, 50, 100, 500, 1000, 2000, Inf)
paleta_roja <- colorBin(palette = "Reds", 
                        domain = sf_general_distritos_ultima_fecha$activos,
                        bins = binsA
               )

leaflet_cantones <- leaflet(sf_general_distritos_ultima_fecha) %>% 
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(fillColor = ~paleta_roja(activos), stroke=T, fillOpacity = 1,
              color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
              group = "Distritos",
              popup = paste("Provincia: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$provincia, "
",
                            "Cantón: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$canton, "
",
                            "Distrito: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$distrito, "
",
                            "Activos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$activos
                            )
  ) %>%
  addLegend("bottomright", pal = paleta_roja, values = ~activos,
    title = "Casos activos",
    opacity = 1
  ) %>%  
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OpenStreetMap"),
    overlayGroups = c("Distritos"),
    options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)    
  ) %>%  
  addScaleBar() %>% 
  addMiniMap(
    toggleDisplay = TRUE,
    position = "bottomleft",
    tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
  )

# Despliegue del mapa
leaflet_cantones
```

### Gráfico de porcentaje de casos activos por distrito
```{r}

top10 = df_general_distritos_ultima_fecha%>%
top_n(n = 10, wt = activos)
  
top10ytotal = df_general_distritos_ultima_fecha%>%
top_n(n = 10, wt = activos)%>%
adorn_totals("row")

Totaltotal = df_general_distritos_ultima_fecha%>%
adorn_totals("row")

Totaltotal= rbind(Totaltotal,top10ytotal[11,])

df = Totaltotal[488:489,]
otros = df[1,4:7] - df[2,4:7]
vec1= c("Otros")
otros$distrito <- vec1
otros$canton <- vec1
otros$provincia<- vec1
top10masotros=rbind(top10, otros[1,])

fig <- plot_ly(top10masotros, labels = top10masotros$distrito, values = top10masotros$activos, type = 'pie')
fig <- fig %>% layout(title = 'Porcentaje de casos activos por distrito',
         xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))

fig

```


Casos recuperados
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.
Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos recuperados {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$RECUPERADOS, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos recuperados", 
         icon = icono_recuperados, 
         color = color_recuperados
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa de casos recuperados en distritos
```{r}
binsR <- c(0, 25, 50, 100, 500, 1000, 2000, Inf)
paleta_verde <- colorBin(palette = "Greens", 
                        domain = sf_general_distritos_ultima_fecha$recuperados,
                        bins = binsR
               )

leaflet_cantones <- leaflet(sf_general_distritos_ultima_fecha) %>% 
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(fillColor = ~paleta_verde(recuperados), stroke=T, fillOpacity = 1,
              color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
              group = "Distritos",
             popup = paste("Provincia: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$provincia, "
",
                            "Cantón: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$canton, "
",
                            "Distrito: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$distrito, "
",
                            "Activos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$recuperados
                            )
  ) %>%
  addLegend("bottomright", pal = paleta_verde, values = ~recuperados,
    title = "Casos recuperados",
    opacity = 1
  ) %>%  
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OpenStreetMap"),
    overlayGroups = c("Distritos"),
    options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)    
  ) %>%  
  addScaleBar() %>% 
  addMiniMap(
    toggleDisplay = TRUE,
    position = "bottomleft",
    tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
  )

# Despliegue del mapa
leaflet_cantones
```

### Gráfico de porcentaje de casos recuperados por distrito
```{r}

top10 = df_general_distritos_ultima_fecha%>%
top_n(n = 10, wt = recuperados)
  
top10ytotal = df_general_distritos_ultima_fecha%>%
top_n(n = 10, wt = recuperados)%>%
adorn_totals("row")

Totaltotal = df_general_distritos_ultima_fecha%>%
adorn_totals("row")

Totaltotal= rbind(Totaltotal,top10ytotal[11,])

df = Totaltotal[488:489,]
otros = df[1,4:7] - df[2,4:7]
vec1= c("Otros")
otros$distrito <- vec1
otros$canton <- vec1
otros$provincia<- vec1
top10masotros=rbind(top10, otros[1,])

fig <- plot_ly(top10masotros, labels = top10masotros$distrito, values = top10masotros$recuperados, type = 'pie')
fig <- fig %>% layout(title = 'Porcentaje de casos recuperados por distrito',
         xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))

fig

```


Casos fallecidos
=======================================================================
Row {data-height=10}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos realizada el `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA` con base en los [datos publicados por el Ministerio de Salud de Costa Rica](http://geovision.uned.ac.cr/oges/)**.
Row
-----------------------------------------------------------------------

### Casos fallecidos {.value-box}
```{r}
valueBox(value = paste(format(df_general_pais_ultima_fecha$fallecidos, big.mark = ","), "", sep = " "), 
         caption = "Total de casos fallecidos", 
         icon = icono_fallecidos, 
         color = color_fallecidos
)
```

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Mapa de casos fallecidos en distritos
```{r}
binsF <- c(0, 1, 2, 4, 6, 8, 10, 30, 50, 100, 150, Inf)
paleta_violeta <- colorBin(palette = "Purples", 
                        domain = sf_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos,
                        bins = binsF
               )

leaflet_cantones <- leaflet(sf_general_distritos_ultima_fecha) %>% 
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(fillColor = ~paleta_violeta(fallecidos), stroke=T, fillOpacity = 1,
              color="black", weight=0.2, opacity= 0.5,
              group = "Cantones",
              popup = paste("Provincia: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$provincia, "
",
                            "Cantón: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$canton, "
",
                            "Distrito: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$distrito, "
",
                            "Fallecidos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos
                            )
  ) %>%
  addLegend("bottomright", pal = paleta_violeta, values = ~fallecidos,
    title = "Casos fallecidos",
    opacity = 1
  ) %>%  
  addLayersControl(
    baseGroups = c("OpenStreetMap"),
    overlayGroups = c("Distritos"),
    options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)    
  ) %>%  
  addScaleBar() %>% 
  addMiniMap(
    toggleDisplay = TRUE,
    position = "bottomleft",
    tiles = providers$OpenStreetMap.Mapnik
  )

# Despliegue del mapa
leaflet_cantones
```


### Gráfico de porcentaje de casos fallecidos por distrito
```{r}

top10 = df_general_distritos_ultima_fecha%>%
top_n(n = 10, wt = fallecidos)
  
top10ytotal = df_general_distritos_ultima_fecha%>%
top_n(n = 10, wt = fallecidos)%>%
adorn_totals("row")

Totaltotal = df_general_distritos_ultima_fecha%>%
adorn_totals("row")

Totaltotal= rbind(Totaltotal,top10ytotal[11,])

df = Totaltotal[488:489,]
otros = df[1,4:7] - df[2,4:7]
vec1= c("Otros")
otros$distrito <- vec1
otros$canton <- vec1
otros$provincia<- vec1
top10masotros=rbind(top10, otros[1,])

fig <- plot_ly(top10masotros, labels = top10masotros$distrito, values = top10masotros$fallecidos, type = 'pie')
fig <- fig %>% layout(title = 'Porcentaje de casos fallecidos por distrito',
         xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))

fig
```


Mapa de calor
=======================================================================
Row {data-height=1}
-----------------------------------------------------------------------
### **Última actualización de datos: `r  df_general_pais_ultima_fecha$FECHA`**

Row {data-width=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Casos en distritos
```{r}
# Cálculo de centroides de los distritos
sf_distritos_centroides = st_centroid(sf_general_distritos_ultima_fecha, of_largest_polygon = FALSE)

# Separación de los datos de longitud y latitud en columnas distintas
separated_coord <- sf_distritos_centroides %>%
  mutate(long = unlist(map(sf_distritos_centroides$geometry,1)),
         lat = unlist(map(sf_distritos_centroides$geometry,2))
         )

# Mapa de calor
leaflet() %>%
  fitBounds(lng1 = -86, lng2 = -82, lat1 = 8, lat2 = 11) %>%
  addProviderTiles(providers$Stamen.TonerLite, group = "Stamen Toner Lite") %>%
  addProviderTiles(providers$CartoDB.DarkMatter, group = "CartoDB DarkMatter") %>%
  addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
  addPolygons(
    data = sf_general_distritos_ultima_fecha,
    stroke=T, fillOpacity = 0,
    color="black", weight=0.2, opacity= 1.0,
    group = "Distritos",
    popup = paste(
      "Provincia: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$provincia, "",
      "Cantón: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$canton, "",
      "Distrito: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$distrito, "",
      "Casos positivos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$positivos, "",
      "Casos activos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$activos, "",
      "Casos recuperados: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$recuperados, "",
      "Casos fallecidos: ", sf_general_distritos_ultima_fecha$fallecidos
    )
  ) %>%    
  addHeatmap(
    data = separated_coord,
    lng = ~long, lat = ~lat, intensity = ~positivos,
    blur = 10, max = 5423, radius = 15,
    group = "Casos positivos"
  ) %>%    
  addHeatmap(
    data = separated_coord,
    lng = ~long, lat = ~lat, intensity = ~activos,
    blur = 10, max = 1106, radius = 15,
    group = "Casos activos"
  ) %>%  
  addHeatmap(
    data = separated_coord,
    lng = ~long, lat = ~lat, intensity = ~recuperados,
    blur = 10, max = 4837, radius = 15,
    group = "Casos recuperados"
  ) %>%    
  addHeatmap(
    data = separated_coord,
    lng = ~long, lat = ~lat, intensity = ~fallecidos,
    blur = 10, max = 54, radius = 15,
    group = "Casos fallecidos"
  ) %>%      
  addLayersControl(
    baseGroups = c("Stamen Toner Lite", "CartoDB DarkMatter", "OpenStreetMap"),
    overlayGroups = c("Distritos", "Casos positivos", "Casos activos", "Casos recuperados", "Casos fallecidos"),
    options = layersControlOptions(collapsed = TRUE)    
  ) %>%
  addScaleBar() %>% 
  hideGroup("Distritos") %>%
  hideGroup("Casos activos") %>%
  hideGroup("Casos recuperados") %>%
  hideGroup("Casos fallecidos")
```